Spark中的向量化执行是指将数据处理过程中的循环运算转换为向量运算,从而提高数据处理的效率。Spark通过引入Columnar Vectorized Data(列式向量化数据)来实现向量化执行。列式向量化数据将数据集按列存储,并利用向量化的数据结构和算法来加速计算。 在Spark中,向量化执行主要通过以下步骤实现: 数据转换:将输入数据转换为列式...
图1:向量化计算“数组a+b存入c” 单指令多数据对应一类并行架构(现代CPU一般都支持SIMD执行),单条指令同时作用于多条数据流,可成倍的提升单核计算能力。SIMD非常适合计算密集型任务,它能加速的根本原因是“从一次一个跨越到一次一组,从而实现用更少的指令数完成同样的计算任务。” 1996年,Intel推出的X86 MMX(Mult...
spark SQL向量化需要做些什么 spark 向量计算 1、本地向量 MLlib的本地向量主要分为两种,DenseVector和SparseVector,顾名思义,前者是用来保存稠密向量,后者是用来保存稀疏向量,其创建方式主要有一下三种(三种方式均创建了向量(1.0, 0.0, 2.0): 1 import org.apache.spark.mllib.linalg.{Vector, Vectors} 2 3 ...
在StarRocks 项目中,我们向量化的原则是尽可能触发编译器的自动向量化,也就是第一种和第二种,对于不能自动向量化但是性能又很关键的操作,我们会通过 SIMD Intrinsics 的方式手动向量化。 关于如何触发编译器的自动化,如何给编译器加 Hint 触发向量化以及如何通过 SIMD Intrinsics 的方式手动向量化大家可以参考我个人博客...
这片文章来说说spark本身对于向量化的实现。 spark本身的优化 我们都知道spark的Tungsten项目,这个项目中有一点就是Code Generation(代码生成)。代码生成除了消除虚函数的调用等功能外,其实在向量化这块也是做了处理的。 直接跳到ColumnarToRowExec代码: val columnarBatchClz = classOf[ColumnarBatch].getNameval batch ...
Spark向量化计算作为一种先进的计算技术,在大数据和机器学习领域具有广泛的应用前景。美团通过引入Gluten+Velox解决方案,成功地将向量化计算应用于生产环境,取得了显著的效果。未来,随着技术的不断发展和创新,向量化计算将在更多领域发挥重要作用,为数据处理和机器学习等领域带来更多惊喜和突破。 希望本文的介绍能够对读者有...
1.2 向量化执行框架:数据局部性与运行时开销 1.3 如何使用向量化计算 2 为什么要做Spark向量化计算 3 Spark向量化计算如何在美团实施落地 3.1 整体建设思路 3.2 Spark+Gluten+Velox计算流程 3.3 阶段划分 4 美团Spark向量化计算遇到的挑战 4.1 稳定性问题 4.2 支持ORC并优化读写性能 ...
同时,大家也发现目前开源社区已经有比较成熟的 Native Engine(例如 ClickHouse、Velox),具备了优秀的向量化执行(Vectorized Execution)能力,并被证明能够带来显著的性能优势,然而它们往往游离于 Spark 生态之外,这对已经严重依赖 Spark 计算框架、无法接受大量运维和迁移成本的用户而言不够友好。Gluten 社区希望能够让 Spark...
2.Spark Streaming 3.RDD/Accumulators/Broadcasts Vars 4.部署 三、总结 前言 本文介绍一下微批次处理框架Spark。 一、介绍 Spark,其实就是数据处理框架,就是基于内存计算的通用大规模数据处理框架。Spark的出现是因为要弥补Hadoop的不足,那Hadoop又有什么不足呢? Hadoop中的MapReduce的表达能力弱:不是所有的数据分...
Apache Spark是一个优秀的计算引擎,广泛应用于数据工程、机器学习等领域。向量化执行技术在不升级硬件的情况下,既可获得资源节省,又能加速作业执行。Gluten+Velox解决方案为Spark换上了向量化执行引擎,本文将阐述美团在这一方向的实践和思考。 1 什么是向量化计算 ...